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可以优化,但主要是人 的想法。现在做数据的人。是的,数据很专业。但是别人不一定专业。理论和实践有一定差距。大数据优化仅供参考。Can 解决不了技术核心问题。但可以提供方向和参考。有些能反映问题。是的,有一些帮助和参考。
大数据的目的是越来越聪明。大数据不经过挖掘、分析和优化,只是一堆无用的数据,需要各种行业应用专家进行建模、分析和挖掘。所以在大数据面前,行业专家最吃香,码农抓一把,模型专家也有好几个。对于企业大数据的分析和挖掘可以提高效率、提高质量、降低成本等。企业越大,大数据挖掘的价值就越大。我举两个例子。一家是九江的石化公司,在没有进行大数据挖掘优化之前,每年都是亏损的。经过挖掘和优化,提高了效率,提供了质量,现在每年盈利20多亿。在石化行业,产品分为多种质量,提高几个百分点是为了再举一个例子,滴滴优化分配问题,因为他们在一段时间内产生了太多的数据。优化前,百万级硬件栈解决实时问题,性能问题靠硬件解决。优化后用笔记本解决了,所以学好数学还是很重要的。
It 对
比如:字符串类等。
需要掌握数据结构和常用算法,熟悉ArrayList和Link
花在网贷上的大数据也可以优化。通常情况下,网贷机构更关注网贷申请人近三个月的借款频率。网贷消费大数据的用户,1到3个月内少申请网贷,或者不申请网贷。一个月申请次数千万不要超过10次,一周尽量不要超过2次。让你的网贷大数据放松一下。休养生息。
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